日前，我校西科院科研团队与武汉大学水利水电学院陈杰课题组合作，在Nature子刊Scientific Data在线发表了题为“A century and a half precipitation oxygen isoscape for China generated using data fusion and bias correction”的论文。

（原文链接:https://www.nature.com/articles/s41597-023-02095-1）

（论文第四作者为彭培艺，西南水利水运工程科学研究院助理研究员。）

论文指出，降雨中氧同位素是理想的物理示踪剂，对于解读不同时空尺度的水循环机制，探究降雨来源和水汽输送过程具有重要的科学意义。然而，由于测量降水同位素含量的难度和成本较高，大多数观测数据长度较短，难以持续。观测站点空间分布不均匀，人迹罕至地区观测站较少。引入同位素的全球气候模式（iGCM）可以提供时间连续和空间规则的同位素数据，但空间分辨率在数百公里左右，对于研究特定区域或流域的水循环过于粗糙，而且存在一定的模型偏差。

为构建中国大陆高分辨率且时间连续空间规则的降水氧同位素数据集，结合了多种数据融合和偏差校正方法，对观测数据和多个iGCMs输出的模拟数据进行集成，建立了148年中国降水稳定氧同位素数据集。该数据集记录了1870-2017年中国大陆的逐月δ¹⁸O_p数据，空间分辨率为50-60 km。搭建的数据集在δ¹⁸O_p的空间分布和时间变化方面，生成的数据与观测数据的空间分布非常相似，δ¹⁸O_p的变化趋势与中国不同地区降水和气温的观测变化趋势一致。研究成果进一步佐证了所构建数据集的合理性，对我国δ¹⁸O_p观测数据的完善以及基于同位素的气候水文领域的研究具有重要意义。

该研究得到国家自然科学基金（No. U2240201，52109007和52079093）资助。